Akaike の情報量規準です。
Schwarz のベイズ情報量規準です。
固定効果の相関です (R の cov2cor(vcov(fit))。行の配列で、対角要素は 1 です)。
対数尤度の自由度です (当てはめの df)。
nObs − df です (R の df.resid)。
推定値です (R の Estimate)。
分布族です (R の Family: の行)。
リンクです。
対数尤度です (当てはめのもの)。
R のメッセージです (ランク不足の固定効果のモデル行列、特異な当てはめ)。
−2 対数尤度です (R の -2*log(L)。当てはめの deviance は R の deviance() で、別の量です)。
当てはめの nAGQ です (R の表題: 1 の場合は Laplace 近似、それ以外の場合は適応的 Gauss-Hermite 求積)。
固定効果の名前です (R の行名)。
グループ化因子ごとの水準の数です (R の ngrps())。当てはめの ranef と同じ順に並びます。
観測数です (R の Number of obs)。
正規分布に基づく両側 p 値、2 pnorm(−|statistic|) です (R の Pr(>|z|))。すべての分布族について用いられます。分散パラメータをもつ分布族についても、lme4 は t 分布を使いません。
Pearson 残差を sigma で割ったものの、最小値、四分位点、中央値、最大値です (R の Scaled residuals)。
R の sigma() です (binomial と poisson では 1)。
推定値を標準誤差で割ったものです (R の 3 列目)。
3 列目の名前です: binomial と poisson では "z value"、分散パラメータをもつ分布族では "t value" です。
標準誤差です (R の Std. Error。当てはめの vcov から)。
分散成分です (R の VarCorr()。sigma による尺度化は行いません。残差の行はありません)。
R の警告です (当てはめで vcov の計算を R_X に切り替えた場合)。
glmerSummary の結果です: glmer の当てはめに対する lme4 の
summary()です。